基于人工神经元网络的滑坡稳定性预测评价

• 作者: 宫清华 黄光庆
• 来源期刊: 灾害学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡稳定性 人工神经元网络 预测评价
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 预测·防治与对策
• 页码范围: 61-65,74
• 页数: 6页
• 分类号: P642.22|TP183
• 字数: 4021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-811X.2009.03.012

摘要

由于滑坡岩土体的结构与物理力学性质表现在宏观和微观上有着不连续性和高度的非线性等特点,其稳定性受地质因素和工程因素等综合影响,岩土体变形、演化规律的非线性和内在因素的非线性决定了滑坡是一个复杂多变的非线性系统.根据滑坡失稳的非线性特征,将人工神经元网络BP模型应用到滑坡稳定性的评价预测中,借助MATLAB的人工神经元网络工具箱,以国道G324上的86个滑坡数据为训练和预测样本对模型进行了实验和验证,结果表明,所建立的滑坡稳定性预测方法具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄光庆		39	672	12.0	25.0
2	宫清华		27	226	7.0	14.0